ICLR 2027 投稿破 6 万，研究者密集呼吁改革评审制度

ICLR 2027 投稿量突破 6 万篇，多位研究者于 9 月 21-22 日密集发声讨论会议制度改革。Ziv Ravid 认为若想保住会议形态、避免评审系统在 6 万份投稿量下崩溃，必须从根本上重新设计投稿与评审机制；MIT 教授 Phillip Torr 也公开质疑同行评审体系已经崩溃。当前讨论的核心分歧在于：靠硬性数量约束还是靠机制激励来重建质量底线，甚至有人认为未来审稿终将由 AI 主导。

已确认

• 限制投稿数量：Ziv Ravid 提议每位作者设硬性投稿上限（如 3-4 篇），终结「15 篇投稿梭哈」的时代
• 论文减页：论文篇幅回归 3-4 页，把关键结果放在明处而非埋在正文深处
• 默认可复现：投稿时须提交代码、数据与中间结果，由 agent 自动验证；未通过复现验证的不予发表
• 评审担责：评审需付出真金白银的成本，提高评审质量与责任心
• 分级限投方案：据 AnkaReuel 转述，有方案提出从未在顶级 CS 会议录用过论文的作者最多投 1 篇，有录用记录的作者上限放宽（如 3 篇级），PI 类资深作者最多可投 20 篇
• 治理灌水与虚假账号：sarahookr 提出限制每位作者每次会议的投稿数量、共享组织层面的投稿统计数据以识别投稿暴增来自哪些机构或群体，并在论文进入人工审稿前更快识别并隔离虚假账号，从源头遏制灌水与代写
• MIT 教授质疑评审已崩：据 CSProfKGD 转发，Phillip Torr 认为 ML 领域审稿一直很随机，论文暴增后优秀审稿人更难找，互惠评审规则「已经坏了」
• 实证检验提议：ymasano 提议有人 vibe code 一个网站，利用 ICLR 等公开评审数据实证测试「每作者限投 x 篇」或「每篇合著按 1/k 计分」等规则对评审生态的影响，让讨论基于经验数据而非空谈
• AI 审稿预判：sytelus 在回复中批评 Ravid 未抓住要点，认为未来大部分新研究将由 AI 完成，审稿自然也将主要由 AI 承担，隐含之意是人工评审改革讨论可能只是过渡期问题

为什么重要

6 万篇投稿意味着现有评审体系在人力与质量上都面临极限，连 MIT 教授都公开断言互惠评审规则已经坏了，审稿负担和灌水式投稿正在侵蚀顶会公信力。这场讨论的核心分歧在于：是靠硬性数量约束（限投、减页），还是靠机制激励（复现验证、评审付费、合著计分）来重建质量底线；sarahookr 进一步把矛头指向虚假账号与机构层面的投稿暴增，主张从源头治理；而 sytelus 的观点则把问题推向更远处——如果研究与审稿终将由 AI 主导，改革的靶子或许不是评审流程本身。用公开数据实证检验各种方案，可能让讨论从立场之争走向证据驱动。

2026-09-21 ~ 2026-09-22 · 8 条相关

事件全程(共 6 集)→

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